博客
关于我
CF #716 (Div. 2) B. AND 0, Sum Big(思维+数学)
阅读量:282 次
发布时间:2019-03-01

本文共 621 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了解决这个问题,我们需要计算满足特定条件的数组的数量。给定两个整数 nk,其中 n 是数组的长度,k 是每个元素的二进制位数。我们需要找到满足以下条件的数组数量:

  • 数组的每个元素都在 02^k - 1 之间。
  • 数组元素的按位与为 0
  • 数组的和尽可能大。
  • 方法思路

    为了使数组的和尽可能大,每个元素应该尽可能地大。然而,按位与为 0 的条件限制了每个元素的构造方式。对于每个二进制位,至少有一个元素在该位上必须是 0。因此,我们可以独立地处理每个二进制位,计算每个位上至少有一个元素为 0 的情况数,然后将各个位的情况数相乘。

    对于每个二进制位,我们可以选择 n 个元素中的任意一个来设置为 0,因此每个位的情况数是 n 种。由于有 k 个二进制位,总的情况数是 n^k。最后,我们对结果取模 10^9 + 7 来处理大数问题。

    解决代码

    MOD = 10**9 + 7t = int(input())for _ in range(t):    n, k = map(int, input().split())    result = pow(n, k, MOD)    print(result)

    代码解释

  • 读取输入:首先读取测试用例的数量 t
  • 处理每个测试用例:对于每个测试用例,读取 nk
  • 计算结果:使用快速幂算法计算 n^k % MOD,并打印结果。
  • 这种方法高效地处理了大数问题,并且确保了结果在合理范围内。

    转载地址:http://nzlo.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    PreparedStatement 与Statement 的区别,以及为什么推荐使用 PreparedStatement ?
    查看>>
    PreparedStatement 查询 In 语句 setArray 等介绍。
    查看>>
    presentModalViewController显示半透明的一个view
    查看>>
    PresentViewController切换界面
    查看>>
    PyTorch之torch.utils.data.DataLoader解读
    查看>>
    PyTorch之DataLoader杂谈
    查看>>
    presto、druid、sparkSQL、kylin的对比分析
    查看>>
    Presto分布式大数据查询引擎
    查看>>
    Presto架构及原理
    查看>>
    Presto(一)集群部署
    查看>>
    Presto(二)开启安全认证
    查看>>
    Pricing procedure Steps and Details in SAP MM (from SCN)
    查看>>
    Prim 算法在不同权重范围内的性能分析及其实现
    查看>>
    Primace 5.0软件与KEIL单片机软件联合在线仿真步骤
    查看>>
    Prime Distance
    查看>>
    Prim求MST最小生成树
    查看>>
    Prim算法与Kruskal算法在均匀分布权重图中的性能比较
    查看>>
    Prim算法在加权连通图中的简单实现
    查看>>
    Prim算法详解及C代码示例
    查看>>
    pytorch中让数组显示更多的数字 torch.set_printoptions参数详解 numpy也是这个函数
    查看>>